低代码建模的颠覆性力量-品玩

由于企业的经营日益复杂,企业内部各业务实体之间以及企业与企业之间的业务关联不断增强,业务数据交互日益频繁,企业面临着越来越多的难题。此外,市场的变化频率越来越快,这意味着企业需要迅速且灵活地响应这些变化,以满足环境的可变要求。

速度是当前企业数字化及 IT 系统转型中一个非常重要的影响因素。有鉴于此,低代码平台被视为一种新机制,可促进软件的快速开发及其自动化,以满足当前企业需求并促进弹性数字化转型。

规模化、敏捷化建模,辅助企业智能化转型

企业在智能化与转型的今天,面临的一个较大的挑战,便是如何规模化、敏捷化地建立模型。据Gartner统计,近年来,企业qiye AI应用部署的需求数量呈现倍数增长,而银行业对于这一类型的需求的落地,面临着队伍、人才和系统的挑战。如何满足日益增长的模型需求,如何建立对应的人才队伍,成为了银行需要考虑的问题。

低代码建模平台的出现,很好地解决了这一问题,通过自动化、与可视化的建模功能,方便不同用户基于该体系建立对应的数字化模型。

人工智能低代码能力在金融行业的应用

整体趋势上,金融行业的技术进步正推动金融行业由信息化向智能化方向演进。而银行业在金融机构中对人工智能技术的应用的采纳度整体领先,正以智能化引领行业数字化转型。从银行业实际场景来看,人工智能技术已能够覆盖前台业务、中后台分析支持、决策支持与企业运营的全行业务架构,在风控、营销、决策等细分场景的应用潜力有较大空间。

随着人工智能技术与金融行业的深度耦合,各机构均在对传统模式及业态进行全方位、全链条的改造,为业界盈利模式、业务形态、获客留客等竞争关键节点带来新思路,助力企业的数字化及智能化转型。

国内多个头部银行,如平安银行、招商银行、邮储银行等都在2022年半年报中提及,人工智能对业务的赋能是重点方向之一,在零售业务转型方面的应用已经出现成效。

因此,如何高效、便捷、规模化地建设和管理智能化应用场景,成为了近年来银行关注的方向。而低代码建模能力作为其中的关键一环,越来越得到关注。

以某国有大行为例,该银⾏可以使⽤基于低代码建模平台进⾏⼈⼯智能模型的开发。通过该平台,该行的数据科学家和开发⼈员可以快速构建预测模型,以提⾼客户信⽤评分、⻛险评估、营销预测等业务场景的效率,每年可以完成数以百计的模型。同时,通过简化代码量和简化模型的部署流程,可以⼤⼤减少开发成本,提⾼开发效率。

该行自08年以来,依靠低代码建模,已经完成了上千模型的开发,全行有数千数据科学家与业务专家参与其中。

低代码建模平台

低代码建模,降低建模门槛

以行内的先知平台为例,提供一站式的开发套件。基于系统软件中的数据引入、文件管理和数据中台模块,为企业完成端到端的数据接入、管理、整合、应用。借助于自动化、智能化技术,加速数据业务构建、生产流程,提供了海量异构数据整合治理、融合决策的一体化平台。将以其友好、完备的业务管理和协作视图,助力企业搭建数字化到智能化的高速桥梁。

平台在开发中,基于不同的应用人群和场景背景,有以下分类,可以适用于不同场合:

 基于代码的建模平台(如python) – 最基础的建模平台,通常用于一些基础的常用场景,主要用户有python基础或代码基础的科学家;

 低代码建模平台 –通过可视化的界面,帮助建模人员更高效地完成模型创建。低代码建模平台一般具有完善的训练建模能力,包括数据处理、特征工程、算法、模型评估等封装算子,覆盖数据挖掘过程的完整流程,不仅每一类组件具备可视化管理和配置的能力,而且含有丰富的数据可视化插件支持分析判断。使用人员为科学家、BA和IT人员。

 自动化建模平台 – 自动化建模是低代码可视化建模的更高级应用,通过自动化建模算法,用户只需要准备好数据,平台即可以完成模型的自动创建,进一步降低了使用门槛。目前,该技术已经被广泛应用在金融行业中。许多大型商业性银行通过自动化建模,已经建立了较为成熟的应用体系与落地场景。没有建模经验的业务人员与IT人员也可以使用这样的平台完成建模。

低代码模块开发全景图

自动化建模示例 – 仅需准备数据即可完成模型开发

低代码建模中的人才梯队建设

有好的工具,也离不开可以使用他的人才。但是,建模需要的人才既要懂AI,又要有IT的基础能力,还要懂业务,这样的人才是非常稀缺。那么,如何建立可以适应规模化AI体系的人才队伍,可以依托低代码带来的工具便利,规模化地创建模型呢?

如何做出10倍/100倍数量的AI应用?

在面向业务目标的AI体系运营的整体过程中,需要专业化的人才,如科学家队伍、标注运营队伍、数据分析队伍等。在针对业务流程的不同需求时,即使同一岗位,也通常需要建立角色的分层,明确要求,以AI业务场景的不同需求。

以科学家队伍为例,行业中,在对于不同的场景和需求下,比较成熟的做法是根据不同的任务划分不同等级,以下为案例

低代码建模平台为数据科学家和开发⼈员提供了⼀种快速、⾼效和易⽤的⽅法来开发⼈⼯智能模型。低代码建模平台的⼀些主要优势如下:

 减少代码量:低代码建模平台通过可视化操作简化了代码编写的过程,⼤⼤减少了代码量,提⾼了开发效率。

 降低使用门槛:低代码建模平台通过图形化界⾯和可视化⼯具帮助⽤户快速理解模型的⼯作原理,提升可视化效果。

 提⾼建模效率:通过可视化平台工具,解决规模化建模的问题,使更多人可以参与到建模之中的,提升建模效率。

 提⾼模型规模化能力:低代码建模平台通过模板和⾃动化⼯具提⾼了模型的规模化能力,⽅便团队协作和管理。

低代码建模平台是⼀种⾼效、易⽤和具有⽣产⼒的⽅法,可以帮助数据科学家和开发⼈员快速完成模型的创建与上线工作。最终助力企业完成智能化转型。